Рубрики
Без рубрики

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Целью искусственного интеллекта является построение машины, которая будет думать и реагировать … Теги с Python, MachineLearning, Django, WebDev.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Целью искусственного интеллекта является создание машины, которая будет подумать и реагировать, как мы, и это было достигнуто в течение десятилетий, и в ближайшем будущем приходится много прогнозных моделей.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет системе учиться на данных, а не с помощью явного программирования. Однако это не простой процесс.

Машинное обучение стало одним из наиболее важных тем в рамках организаций по разработке, которые ищут инновационные способы использования активов данных, чтобы помочь бизнесу получить новый уровень понимания.

Зачем добавлять машину в их смеси?

Усыновление соответствующей модели машинного обучения позволяет организациям иметь возможность постоянно прогнозировать изменения в бизнесе (например, Chatbot, он обучен огромным данным разных старых чата к ответу и чат, как мы человек. Мы были в некоторых сайтах, которые запросы на обратную связь, как YouTube), они лучше всего могут предсказать, что дальше.

В качестве данных постоянно добавляются данные, модели обучения машин гарантируют, что решение постоянно обновляется. Значение простой: если вы используете наиболее подходящие и постоянно меняющиеся источники данных в контексте машинного обучения, у вас есть возможность предсказать будущее.

Машинное обучение, искусственный интеллект (AI) и когнитивные вычисления являются доминирующими разговорами о том, как развивающаяся расширенная аналитика может обеспечить предприятия конкурентным преимуществом для бизнеса. Нет дебатов, которые существующие лидеры бизнеса сталкиваются с новыми и непредвиденными конкурентами. Эти предприятия смотрят на новые стратегии, которые могут подготовить их на будущее.

В то время как бизнес может попробовать разные стратегии, все они возвращаются к фундаментальной истине, вы должны следовать за данными.

В течение десятилетий методы AI широко использовались в качестве метода повышения производительности базового кода.

В последние несколько лет с акцентом на распределение вычислительных моделей и дешевле вычисления и хранения, произошедший заинтересованность в AI и обучении машин, который должен привести к огромному объему, которое будет инвестировано в комбинации программного обеспечения Startup. Сегодня мы видим серьезные продвижения и коммерческие решения.

Mubar Dauda AI практикующий, предприниматель, каратека

Оригинал: “https://dev.to/astute/machine-learning-50af”